[发明专利]一种框架细节增强的深度学习点云补全方法有效
申请号: | 202210229519.1 | 申请日: | 2022-03-10 |
公开(公告)号: | CN114298946B | 公开(公告)日: | 2022-06-14 |
发明(设计)人: | 肖春霞;张文逍;周华健;罗飞 | 申请(专利权)人: | 武汉大学 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06V10/42;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人: | 齐晨涵 |
地址: | 430072 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于框架细节增强的深度学习点云补全方法,通过充分利用形状框架和细节之间的相互联系来更好地进行点云补全。该网络包含了一个框架‑细节Transformer模块,其中包含交叉注意力层和自注意力层,以充分探索从局部细节到全局形状的相关性,并利用它来增强整体形状框架。本发明不仅能够增强点云补全的细节和整体的准确度。 | ||
搜索关键词: | 一种 框架 细节 增强 深度 学习 点云补全 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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